閉上雙眼，想象你正坐上車準(zhǔn)備去上班。車內(nèi)溫度和座艙設(shè)置早已根據(jù)你的習(xí)慣調(diào)整到位。上車后，汽車通過學(xué)習(xí)已經(jīng)了解你的駕乘習(xí)慣，主動(dòng)詢問你現(xiàn)在是否再次前往辦公室。盡管你的車目前還無法在你居住的繁忙城區(qū)實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督導(dǎo)航，但你可以雙手離開方向盤，讓汽車在擁堵路段自主行駛，而你只需留意路況即可。

很快地，你的車就會提示你：現(xiàn)在可以放松下來，無需再緊盯路面，它將在約 45 分鐘內(nèi)把你送到公司。在這段時(shí)間里，你可以瀏覽新聞、處理郵件、開完兩場會議，或是安心看完昨夜還沒追完的劇集。

這些場景將通過車載人工智能 (AI) 技術(shù)，穩(wěn)步推進(jìn)而實(shí)現(xiàn)。此前關(guān)于全自動(dòng)駕駛私家車在城市道路中穿梭的預(yù)言，已讓位于更務(wù)實(shí)的發(fā)展路徑。車企當(dāng)前正聚焦于拓展 L2+/++ 級駕駛員控制輔助系統(tǒng) (DCAS) 和 L3 級自動(dòng)車道保持系統(tǒng) (ALKS) 的運(yùn)行設(shè)計(jì)域 (ODD)，以此為更高階的自動(dòng)駕駛鋪路。

然而，自動(dòng)駕駛的大規(guī)模部署仍面臨諸多挑戰(zhàn)，具體包括：

· 算法局限性

· 高昂的開發(fā)成本與漫長的開發(fā)周期

· 硬件制約

借助 Arm Zena 計(jì)算子系統(tǒng)加速自動(dòng)駕駛落地

盡管存在上述的限制，L2++ 及 L3 級駕駛功能的實(shí)現(xiàn)仍有可行路徑——這一路徑正由 Arm Zena 計(jì)算子系統(tǒng) (CSS) 聯(lián)合汽車生態(tài)的全行業(yè)合作伙伴共同打造。目前，Zena CSS 已被頭部車廠采用，即將集成于前沿的自動(dòng)駕駛控制單元，并將正式投入公共出行。事實(shí)上，依托 Zena CSS，汽車行業(yè)領(lǐng)軍者相信他們能夠超越分析師預(yù)測，大幅加速 L2+ 至 L4 級汽車的量產(chǎn)進(jìn)程。

突破算法局限，為 AI 定義的汽車時(shí)代量身打造適用的技術(shù)

在馬路上運(yùn)行自動(dòng)駕駛，是一項(xiàng)多維度的復(fù)雜任務(wù)。業(yè)內(nèi)已投入數(shù)十億美元，用于將明確的行業(yè)安全規(guī)范轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的程序邏輯，這些規(guī)范界定了在 ODD 內(nèi)，自動(dòng)駕駛汽車在已知安全狀態(tài)和已知風(fēng)險(xiǎn)下應(yīng)如何運(yùn)行。然而，隨著 ODD 的拓展及新市場的加入，由于存在海量已知與未知風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成的“長尾效應(yīng)”，這種方式已被證明成本過高，難以實(shí)現(xiàn)安全規(guī)?；瘧?yīng)用。

盡管多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)是可預(yù)知的，但仍會存在一些未知風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致汽車難以做出恰當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。例如，汽車能夠?qū)︸R路上出現(xiàn)的牛做出反應(yīng)并及時(shí)調(diào)整行駛狀態(tài)，但如果是遇到拖車上運(yùn)輸?shù)木扌团ＤＰ停嚥⒉恍枰愃品磻?yīng)，這時(shí)又該如何應(yīng)對？這類問題正是設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)時(shí)需要納入考量的要素。

幸運(yùn)的是，AI 領(lǐng)域的最新突破為車廠提供了新工具，助力其構(gòu)建可持續(xù)的技術(shù)模式，從而在更多市場中更快推出更先進(jìn)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。借助基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視覺-語言-動(dòng)作模型 (VLAM)，端到端學(xué)習(xí)技術(shù)為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開辟了一條技術(shù)路徑，使之能更好地應(yīng)對端側(cè)場景，即便在前所未見的場景中，也能通過上下文推理做出決策。與此同時(shí)，自監(jiān)督學(xué)習(xí)大幅減少了目前在數(shù)據(jù)整理和標(biāo)注上耗費(fèi)的時(shí)間與成本。在適當(dāng)?shù)陌踩雷o(hù)措施到位后，這些新技術(shù)將助力打造具備泛化能力的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，真正滿足全球車廠的規(guī)?；枨?。

若要深入了解自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的端到端 AI 技術(shù)，可聆聽 Arm 汽車事業(yè)部產(chǎn)品和解決方案副總裁 Suraj Gajendra 與 Wayve 軟件副總裁 Silvius Rus 的對話。

Zena CSS 專為 AI 定義汽車中的下一代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)精心打造。這套經(jīng)過全面驗(yàn)證的計(jì)算子系統(tǒng)，具備無縫的系統(tǒng)擴(kuò)展能力，從集成入門級車載信息娛樂系統(tǒng) (IVI) 和先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)  (ADAS) 的中央計(jì)算機(jī)，到 L2+、L3 及 L4 級域控制單元均能適配。Zena CSS 基于 Neoverse CMN S3AE 汽車網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)互連技術(shù)構(gòu)建，原生支持芯粒 (Chiplet) 架構(gòu)，可通過標(biāo)準(zhǔn)化 UCIe 接口輕松集成 GPU 及 AI 加速器等異構(gòu)計(jì)算芯粒，助力打造定制化、適配的產(chǎn)品。

Zena CSS 搭載 16 核 Arm Cortex-A720AE CPU，在高性能處理模塊中集成了強(qiáng)大的 AI 計(jì)算能力。這些基于 Armv9 架構(gòu)的 CPU 引入了全新的指令，能顯著加速 AI 和計(jì)算機(jī)視覺 (CV) 等工作負(fù)載，開發(fā)者通過開源的 Arm KleidiAI 軟件庫，即可無縫調(diào)用相關(guān)功能。例如，在感知基準(zhǔn)測試（如點(diǎn)云轉(zhuǎn)換和鳥瞰圖構(gòu)建）中，當(dāng)汽車工作負(fù)載從 Arm Cortex-A78AE CPU 遷移至 Cortex-A720AE 后，其性能提升了 30%。

此外，通過選配集成創(chuàng)新性的 Arm Mali-C720AE ISP，可進(jìn)一步提升 AI 感知性能。傳統(tǒng) ISP 往往需要通過漫長且半手動(dòng)的流程，以針對人眼視覺效果進(jìn)行優(yōu)化；而 Mali-C720AE 的可微分 ISP 功能模型則能與攝像頭感知模型開展閉環(huán)訓(xùn)練，為用戶專屬的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)棧自動(dòng)生成理想配置。此外，Mali-C720AE 的雙流水線支持為人眼視覺流水線和計(jì)算機(jī)視覺流水線分別配置參數(shù)，從而為兩種使用場景均帶來更優(yōu)的性能。

破解成本與周期難題，使開發(fā)周期縮短多達(dá) 12 個(gè)月

面向自動(dòng)駕駛的下一代系統(tǒng)級芯片 (SoC) 是非常復(fù)雜的半導(dǎo)體器件。硬件和軟件開發(fā)均需投入高昂成本，即便是資金雄厚的全球性企業(yè)也倍感壓力。而軟硬件在不同車型平臺間的復(fù)用性受限，更讓這一問題雪上加霜——不僅導(dǎo)致成本成倍增長，還延長了量產(chǎn)啟動(dòng)周期。Zena CSS 直面這些挑戰(zhàn)，通過規(guī)范非差異化構(gòu)建模塊、優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)投入、簡化移植流程，有效解決了上述難題。

正如 Arm 高級副總裁兼汽車事業(yè)部總經(jīng)理 Dipti Vachani 所言，在 AI 時(shí)代，車廠若想保持競爭力，就必須在確保安全性、能效和靈活性的前提下，同時(shí)具備可擴(kuò)展的計(jì)算能力。Zena CSS 可將芯片開發(fā)時(shí)間縮短長達(dá) 12 個(gè)月，并將每個(gè)項(xiàng)目的芯片工程投入減少多達(dá) 20%，助力車廠和芯片供應(yīng)商更快將新車推向市場。

Zena CSS 整合了經(jīng)過驗(yàn)證的低功耗高性能 CPU、專用安全島、運(yùn)行時(shí)信息安全飛地、參考固件及軟件支持，形成了一套可直接用于芯片實(shí)現(xiàn)的完整子系統(tǒng)。尤為重要的是，它還提供符合 ISO 26262 （功能安全）和 ISO 21434（網(wǎng)絡(luò)安全）的相關(guān)認(rèn)證。

為了加速啟動(dòng)軟件開發(fā)，Arm 攜手生態(tài)合作伙伴，在硬件就緒之前就提前提供 Zena CSS 的子系統(tǒng)級虛擬平臺。總體而言，計(jì)算子系統(tǒng)及基礎(chǔ)軟件層的標(biāo)準(zhǔn)化可將跨平臺移植工作量減少高達(dá) 30%。

打破硬件局限，重新定義能效

如今，車廠已找到一條可行路徑：既能設(shè)計(jì)出可跨車型級別與 ODD 擴(kuò)展的計(jì)算架構(gòu)，又能滿足嚴(yán)苛的成本與能效要求。Zena CSS 采用模塊化且可擴(kuò)展的設(shè)計(jì)理念，該理念依托 Arm 在能效領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢及成熟的授權(quán)商業(yè)模式。通過削減行業(yè)內(nèi)的同質(zhì)化成本，基于 Zena CSS 構(gòu)建的 SoC 將更具競爭優(yōu)勢，而車廠的研發(fā)投入也能更精準(zhǔn)地投向?yàn)槠鋭?chuàng)造更高價(jià)值的核心能力領(lǐng)域。

邁向自動(dòng)駕駛的進(jìn)階之路

無論是為緊湊車型的 L2+ 級 DCAS 提供支持，還是助力高端車型實(shí)現(xiàn) L4 級高速公路自動(dòng)駕駛功能，Zena CSS 都為車廠提供了理想路徑，助力其打造一套覆蓋全系車型的統(tǒng)一自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺。這一平臺不僅能減少集成工作量、縮短產(chǎn)品上市周期，還能降低驗(yàn)證與合規(guī)認(rèn)證成本，從而加速自動(dòng)駕駛規(guī)?；涞氐脑妇皩?shí)現(xiàn)。

以 Zena CSS 為核心，自動(dòng)駕駛的未來發(fā)展前景可期。Arm 期待見證專為 AI 定義的汽車量身打造的自動(dòng)駕駛計(jì)算系統(tǒng)，在加速自動(dòng)駕駛技術(shù)規(guī)?；涞氐倪M(jìn)程中大放異彩。